Posted in人工知能 Flowise:ドラッグ&ドロップUIでチャットボット・RAGパイプラインを構築する — コード不要 Posted by By admin 7月 18, 2026 Flowiseはオープンソースのツールで、ドラッグ&ドロップのインターフェースを使ってチャットボット、RAGパイプライン、AIワークフローをコードなしで構築できます。本記事では、Docker/npmを使ったインストール方法と、OllamaでのチャットボットおよびPDFドキュメントを読むRAGパイプラインの構築手順を実践的に解説します。
Posted in人工知能 Mem0でAIエージェントに「長期記憶」を:Pythonデベロッパーのための長期記憶ソリューション Posted by By admin 7月 18, 2026 AIがユーザーの好みをすぐに忘れてしまいませんか?Mem0をPythonに統合して長期記憶を構築し、AIエージェントをより賢く、パーソナライズする方法を解説します。
Posted in人工知能 MergeKitをマスターする:高価なGPUなしでLLMモデルを「ミックス」する究極の技 Posted by By admin 7月 18, 2026 Linux上でMergeKitを使用してLLMモデルをマージするための詳細ガイド。GPUコストを節約し、SLERP、TIES、DAREアルゴリズムでAIの性能を最大限に引き出します。
Posted in人工知能 OpenHands(OpenDevin)のインストールと使い方:Linuxでコーディングを自動化するAIエージェント Posted by By admin 7月 17, 2026 OpenHands(OpenDevin)をLinuxにインストールし、Dockerと各種LLMを活用してコーディング・バグ修正・プログラミングタスクの自動化を実現する方法を詳しく解説します。
Posted in人工知能 PandasAIでPostgreSQLデータの「セルフサービス」AIエージェントを構築:作業時間を1時間から1分へ短縮 Posted by By admin 7月 15, 2026 SQLに時間を取られるのはもう終わりにしましょう。PandasAIとPostgreSQLを組み合わせてデータ分析を自動化し、日々のレポート作成業務を70%削減するシステム構築の手法を紹介します。
Posted in人工知能 Claude AIでデスクトップを操作:Computer Use API「実践」ガイド Posted by By admin 7月 4, 2026 AnthropicのComputer Use APIを使用して、Claude AIでコンピュータを操作する方法を詳しく解説します。複雑なUIタスクに対するSeleniumに代わる新しいソリューションです。
Posted in人工知能 LlamaIndex + Ollama: 完全オフラインで構築する社内文書Q&Aシステム Posted by By admin 7月 3, 2026 LlamaIndexとOllamaを組み合わせることで、PDF・Word・社内Webサイトのデータをクラウドへ一切送信せずに文書Q&Aシステムを構築できる。各アプローチの比較、オフラインソリューションが適したケースの分析、インストールから本番導入までのステップバイステップガイドを解説する。
Posted in人工知能 論理的に正しい数百万行のデータベースデータを生成:LLMとSDVを組み合わせた究極のテクニック Posted by By admin 7月 3, 2026 手動でのデータ生成スクリプト作成はもう不要です。LLMとSDVライブラリを組み合わせて、論理的整合性を保ちつつ、セキュリティを確保した数百万行のデータを生成する手法を解説します。あらゆる難解なテストに対応可能なデータ準備術を紹介。
Posted in人工知能 BentoML:LinuxでAI/MLモデルをproduction-readyなREST APIとしてパッケージ化・デプロイする Posted by By admin 6月 29, 2026 BentoMLはAI/MLモデルをLinux上でproduction-readyなREST APIとしてパッケージ化できるML servingフレームワークで、モデルバージョン管理、アダプティブバッチング、Dockerエクスポートの自動化に対応。本記事ではFlask/FastAPI、TorchServe、Tritonとの比較と、BentoMLをトレーニングからsystemd・Dockerを使ったproduction環境までデプロイする手順を解説する。
Posted in人工知能 Haystack 2.0: Document Indexing・Hybrid Retrieval・スマートQ&Aで構築するドキュメント処理パイプライン Posted by By admin 6月 29, 2026 Haystack 2.0は有向グラフ形式のAIドキュメント処理パイプラインを構築できる。各コンポーネントが明示的に接続され、デバッグも拡張も容易だ。本記事では、ドキュメントのインデックス化、BM25とEmbeddingを組み合わせたHybrid Retrieval、Pythonを使った本番対応Q&Aパイプラインまでを実践的に解説する。